预填充和解码并发请求 - 优化LLM性能

这篇文章来自Hugging Face，可能讨论了通过同时处理多个请求来提高大型语言模型（LLM）效率的技术。核心概念可能围绕LLM推理过程中的“预填充”和“解码”阶段展开。预填充可能指的是输入提示的初始处理，而解码涉及生成输出标记。针对并发请求优化这些阶段可能涉及批处理、并行处理和高效的内存管理等策略，以减少延迟并提高吞吐量。这篇文章的重点是提高LLM在实际应用中的性能的实用方法。

• •专注于优化LLM推理的“预填充”和“解码”阶段。
• •探索处理并发请求的技术，例如批处理和并行处理。
• •旨在减少延迟并提高吞吐量，以改善LLM性能。